このアドカレでやったこと（超ざっくり）

私が25日間でやったのは、だいたいこの3つです。

集める（検索・スクレイピング）
整える（構造化・スコア化・ETL）
使う（可視化・タスク化・アプリ化）

つまり、「AIを賢くする」より先に、“材料（データ）をちゃんと料理できる状態”にするのが一番強い、という話でした。

目次（Day1〜Day24）

A. 「コンテンツ基盤」：集める→整える→溜める（Dify / Sheets / Looker）

Day1：Web Scraperでnoteの記事情報を抽出（ノーコード×Dify）
https://qiita.com/nao_manabitan/items/8df5515f2ecd087ef1ad
Day2：抽出した記事情報をGoogleスプレッドシートに自動保存（Dify）
https://qiita.com/nao_manabitan/items/a3fb7e3b69806ed5d327
Day3：オリジナルnoteダッシュボード（Looker Studio）
https://qiita.com/nao_manabitan/items/6ec828cdeb62b4d84a1c
Day4：FirecrawlでLPをスクレイピングして構造化データ化
https://qiita.com/nao_manabitan/items/909653b27c0be6ee1023
Day5：スクレイピングした2つのAIサービス比較
https://qiita.com/nao_manabitan/items/dfb0b849db1f6bd695b3
Day6：Difyイテレーションで複数URL一括処理→スプシ書き込み
https://qiita.com/nao_manabitan/items/9cdd6cb63ffa007269af
Day7：Difyで作るETLの基本形（配列を順番処理する）
https://qiita.com/nao_manabitan/items/f08100b788d325eae855

B. 「推し活×データ」：スコア化して、納得できる予習リストへ（Sheets中心）

C. 「生活と学び」：タスク化・アプリ化・要約（現実で役立つやつ）

Day16：GASで「保護者会メール→Googleカレンダー登録」（誤爆もする）
https://qiita.com/nao_manabitan/items/c56a200c5fb5e0458abf
Day17：Mixboardのコマ→Pythonでパラパラ漫画
https://qiita.com/nao_manabitan/items/8bca909365e2aa6aab7b
Day18：Geminiで要件→Claudeで実装！シャドウィングアプリMVP
https://qiita.com/nao_manabitan/items/528214d9cf1da30c9a9c
Day19：Gemini×Googleマップでマイマップ用スプレッドシート生成
https://qiita.com/nao_manabitan/items/144ecd841e28be088b6f
Day20：Geminiの @Gmail × @Google ToDo で学校メール→タスク化
https://qiita.com/nao_manabitan/items/d03a67f1c81c74aaf5b0
Day21：同じプロンプトで神経衰弱アプリを作らせたら“性格”が見えた
https://qiita.com/nao_manabitan/items/9823ec7c82e6d25e36cd
Day22：ChatGPT×Apple Musicでプレイリスト作りが“会話”になった
https://qiita.com/nao_manabitan/items/25b5cacb1c025b07227e
Day23：NotebookLMで「資料を読んでまとめる」が一気にラクに（サンタで実験）
https://qiita.com/nao_manabitan/items/b4bec32c0fb673ab9240
Day24：検索API迷子→Tavily Search × Difyで「聖夜のワクワク度」を構造化
https://qiita.com/nao_manabitan/items/6cb8fab05759d34d3cd1

25日間の結論：勝ち筋は「AIを賢くする」より「出力を次に渡せる形にする」

結局これって、データ分析と同じなんですよね。

データ分析も、まず欠損・表記ゆれ・ノイズを整える（前処理）をしないと始まらない
AI活用も、まず検索結果や出力を“次に使える形”に整える（構造化）をしないと、比較も可視化もできない

今回でいうと、検索結果をLLMで要約するだけだと「それっぽい文章」で終わる。
でも JSONで固定すると、「今日の空気感」が比較できるデータになる。
私はこの“前処理の大事さ”が25日間で一番腹落ちしました。

つまり、AI時代の仕事は「プロンプト」より “整理整頓（前処理）” が勝つ場面が多い!?
というか、こっちにほぼ体力も気力も集中させています。

私が25日間で見つけた「再利用テンプレ」3つ

1) ETLの基本形（Dify）

入力（URLやキーワード）
取得（Scraper / Search）
整形（LLMで必要項目だけ）
出力（JSONで固定）
保存（Sheets / DB）
可視化（Looker / Python）

“毎回これ” でよくて、迷ったらここに戻ることが大事です。

2) LLMノードのプロンプトは「役割→タスク→出力形式」

自分がブレるときほど、AIもブレる。
なので、プロンプト設計は気合いより型が大切。

3) 「詰まったら、別ルートへ逃げる」設計

Day24の検索API迷子がまさにそれで、
Googleが面倒→DuckDuckGoがエラー→Tavilyにスイッチ、で前に進めた。

“最適解”より、“完走できる解”が重要。

ひとりアドカレ完走して思ったこと（正直）

10月から「やろう」と思って、少しずつネタだけは作っていました。

でも、いざ実装しようとすると、
認証で詰まるし、LLMのクセが読み取れなくてうまく出力できないし…の繰り返しでした。

今までなら、Qiitaを始めとした技術ブログを読み漁って、解決策を探し当てるスタイルだったと思います。
でも今年は、かなり ChatGPTとGeminiに助けられました。

なので、声を大にして言いたい。

非エンジニアでも、生成AIを使えばモノづくりに参加できます！！
「本番運用」までは別としても、検証用のプロトタイプなら十分戦えます。

そしてもう一度言います。

来年は、ひとりアドカレやりません🥺（大事）

来年やるなら（やるなら…の話）

もし来年も何かやるなら、こうしたい。

ひとりじゃなく、どこかのテーマに参加します！
投稿数は25本じゃなくてもいい（5本でも十分）
テーマは「ひとつの型を育てる」に寄せます

おわりに

ここまで読んでくださった方、ありがとうございました！

「AIで遊ぶ」は、ふざけているようで、
実は一番速く“使える状態”に行ける学び方だった気がします。

楽しかったです！！

そして最後にひとこと。
……あっ、Notion使うの忘れました。
でも逆に言うと、今回は「道具を増やす」より、整理整頓（前処理） の型を作るほうが優先だったんだと思います。
Notion連携は、Difyを使えばそこまで大変じゃなさそうなので、日常の自動化ネタとしてまた書けたらいいなと思います。

完走でーす🎉メリークリスマス🎅
素敵なクリスマスをお過ごしください🎄✨